package com.gis.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @author LnnuUser
 * @create 2021-08-27-下午6:36
 */
object Spark17_RDD_Operator_Transform {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)


    // TODO 算子 --双value类型
    val rdd = sc.makeRDD(List(
      ("a",1),("a",2),("a",3),("a",4)
    ),2)

    //aggregateByKey存在函数柯里化，有两个参数列表
    // 第一个参数列表，需要传递一个参数，表示为初始值
    //    主要用于当碰见第一个key的时候，value进行分区内计算
    //第二个参数列表需要传递2个参数
    //    第一个参数表示分区内计算规则
    //    第二个参数表示分区间计算规则
    rdd.aggregateByKey(0)(
      (x,y) => (math.max(x,y)),
      (x,y) => x + y
    ).collect().foreach(println)

    rdd.aggregateByKey(0)(
      (x,y) => x + y,
      (x,y) => x + y
    ).collect().foreach(println)




    sc.stop()

  }

}
